Profesores del Departamento de Tecnologías de la Información de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de la Universidad de Huelva han publicado un estudio que analiza la mortalidad de pacientes diagnosticados con COVID-19 mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas sean capaces de identificar patrones en los datos y hacer predicciones. Los autores han desarrollado un modelo para predecir la mortalidad de pacientes diagnosticados con COVID-19, empleando fundamentalmente los datos de laboratorio provenientes de las pruebas clínicas realizadas durante su hospitalización.
El trabajo, titulado Machine Learning Applied to Clinical Laboratory Data in Spain for COVID-19 Outcome Prediction: Model Development and Validation, ha sido publicado en la revista Journal of Medical Internet Research, con un factor de impacto de 5.03 en el cuartil Q1 del Journal Citation Report (JCR) en las categorías Medical Informatics y Health Care Sciences & Services. Puede consultarse en https://doi.org/10.2196/26211.
Los autores del estudio han sido Juan L. Domínguez Olmedo, Jacinto Mata Vázquez y Victoria Pachón Álvarez, pertenecientes al Grupo de Investigación ‘Ingeniería de la Información y el Conocimiento’, en colaboración con Álvaro Gragera Martínez, experto del Hospital Juan Ramón Jiménez.
Para la elaboración de este estudio se ha utilizado una muestra de historias clínicas anonimizadas proporcionada por un grupo hospitalario privado español (HM Hospitales). Concretamente, los datos provenían de 1.823 pacientes que habían sido hospitalizados con diagnóstico de COVID-19, y de los cuáles el 14.4% había fallecido.